本文目录导读：
数据模型
1、关系型数据库
关系型数据库采用关系模型，将数据组织成表的形式，以行和列的形式存储数据，每个表由多个行和列组成，行代表数据记录，列代表数据字段，关系型数据库通过SQL（结构化查询语言）进行数据查询、更新、删除等操作。
2、非关系型数据库
非关系型数据库采用非关系模型，包括文档型、键值对、列族、图等，非关系型数据库根据不同的数据模型，存储方式各异，文档型数据库以文档的形式存储数据，键值对数据库以键值对的形式存储数据，图数据库以图的形式存储数据。
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扩展性
1、关系型数据库
关系型数据库在扩展性方面存在一定的局限性，当数据量增大时，关系型数据库的性能会受到影响，为了提高性能，需要通过增加硬件资源、优化查询语句等方式进行改进。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在扩展性方面具有优势，根据不同的需求，可以采用水平扩展（增加服务器）或垂直扩展（增加硬件资源）的方式提高性能，一些非关系型数据库支持自动分区、副本等功能，能够有效提高扩展性。
数据一致性
1、关系型数据库
关系型数据库强调数据一致性，通过事务机制保证数据的完整性，在执行事务时，关系型数据库会遵循ACID原则（原子性、一致性、隔离性、持久性）。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在数据一致性方面相对较弱，虽然一些非关系型数据库支持事务，但通常不如关系型数据库严格，在分布式环境下，非关系型数据库可能存在数据不一致的情况。
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应用场景
1、关系型数据库
关系型数据库适用于结构化数据、事务型应用场景，企业级应用、电子商务、在线银行等。
2、非关系型数据库
非关系型数据库适用于非结构化数据、分析型应用场景，社交网络、物联网、大数据分析等。
开发难度
1、关系型数据库
关系型数据库在开发过程中，需要关注数据模型设计、SQL语句编写、事务处理等方面，对于开发者来说，需要具备一定的数据库知识。
2、非关系型数据库
非关系型数据库在开发过程中，相对容易上手，由于数据模型简单，开发者可以快速实现业务需求，但需要注意的是，非关系型数据库在复杂查询、事务处理等方面可能存在局限性。
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生态圈
1、关系型数据库
关系型数据库拥有完善的生态圈，包括各种开发工具、驱动程序、云服务等，开发者可以方便地使用各种资源进行开发。
2、非关系型数据库
非关系型数据库的生态圈相对较小，但近年来逐渐发展壮大，随着技术的不断成熟，非关系型数据库的生态圈也将不断完善。
关系型数据库和非关系型数据库在数据模型、扩展性、数据一致性、应用场景、开发难度和生态圈等方面存在差异，在选择数据库时，应根据实际需求进行综合考虑，随着技术的发展，两种数据库将相互借鉴、融合，为用户提供更加优质的服务。
标签： #关系型数据库和非关系型区别有哪些方面
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